본 연구는 백화점 고객이 신용 카드 신청 요구 시에 작성되는 가입 정보 및 사용되고 있는 고객의 거래 정보는 카드 사용 패턴으로 신용도를 예측하는 여러 방법론을 제시하고 성능을 비교하였다. 가입 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망(Back-Propagation Neural Network, BPNN), 사례기반추론(Case-Based reasoning)을, 거래 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망과 더불어 시간지연 신경망(Time-Delayed Neural Network, TDNN)을 각각 사용하여 그 결과를 비교하였다. 또한 전체시스템의 적중률을 높이기 위햐여, ID3와 신경망을 이용한 Meta-Leaning 방법을 제시하였으며, Meta-Learning 방법과 다른 방법들을 비교, 분석을 하였다. 본 연구에서는 모형 수립과 검증을 위하여 T백화점의 실제 신용 카드 가입 고객 데이터를 이용하여 실험하였다. 데이터의 성격에 따라 각 모델의 예측력에는 차이가 나타났으나, 신경망 모형의 예측력이 우수하였으며, 시간적 특성을 고려하는 시간지연 신경회로망 모형의 예측력은 더욱 우수하게 나타났다. 또한 Meta-Learning 모형을 사용하면 예측력이 더 높아진다는 것을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10e
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pp.178-180
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2002
대부분의 웹 캐시는 도큐먼트를 기반으로 하여 캐시 내에 임시적으로 도큐먼트를 저장하고 사용자의 요청이 있을 때 그에 해당된 도큐먼트가 캐시 내에 존재하면 그 도큐먼트를 사용자에게 전송해 주고, 캐시 내에 존재하지 않을 때에는 새로운 도큐먼트를 서버에게 요청하여 캐시 내에 복사를 하고 사용자에게 되돌려 준다. 이때 캐시의 용량 초과로 인해 새로운 도큐먼트를 기존의 도큐먼트와 교체하기 위해 도큐먼트 교체정책(replacement police)을 사용한다. 일반적인 교체정책에는 도큐먼트를 기반으로 한 LRU기법이나 LFU기법 등이 있고, 이러한 여러 가지 교체정책을 사용하여 캐시내의 도큐먼트를 효과적으로 교체한다. 하지만, 위의 교체정책은 사이트의 인기도를 고려하지 않고 도큐먼트 요청 빈도수 만을 고려하여 교체정책을 수행한다. 따라서 본 논문에서는 요청이 빈번한 도큐먼트와 사이트의인기도를 고려한 교체정책을 사용하여 요청이 빈번하지 않은 도큐먼트를 효과적으로 교체함으로써 캐시의 적중률(hit-rate)을 높이고, 캐시의 내용을 효과적으로 관리할 수 있는 현대적인 네트워크 환경에 적합한 도큐먼트 교체정책인 사이트의 인기도를 고려한 도큐먼트 교체 정책을 제시한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10c
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pp.452-454
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2000
최근 인터넷의 사용이 크게 증가하면서 웹을 이용한 상품 및 서비스가 크게 보급, 확산되고 있으나 상대적으로 빈약한 성능과 신뢰도를 제공한다. 클러스터링 기법은 비용 측면에서 매우 유리하며 특히 웹서비스나 정보 시스템과 같이 고성능과 고가용도를 요구하는 응용 분야에서 결함 허용 컴퓨터의 대안으로 등장하고 있다. 본 논문에서는 고가용도 및 확장성을 제공하는 클러스터링 웹 서버를 대상으로 부하 분배기의 구조를 제안하고 문서 접근 확률과 문서 크기 정보를 이용한 부하 분배 알고리즘을 개발하여 성능을 최대화할 수 있도록 하였다. 특히 제안된 알고리즘은 각 서버 노드가 동일한 운영체제로 구성되지 않아도 되고 처리 용량이 서로 달라도 되며 기존의 알고리즘에 비해 캐쉬 적중률을 향상시킨다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2000.04a
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pp.427-434
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2000
사례기반 추론은 사후학습기법이기 때문에, 사례베이스의 크기가 커지면 추론의 수행시간이 증가하여 전체적인 성능을 저하시킨다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 사례기반 시스템의 구현에 앞서 사례들이 저장되어 있는 사례베이스를 클러스터링 하였다. 클러스터링에 사용한 기법은 부분적 매칭에 의한 유사도를 기준으로 클러스터링을 하는 사례기반 클러스터링 기법이다. 도출된 클러스터 각각에 대해 가장 적합한 사례기반 시스템을 구축하여 고장진단의 분야에 적용하였다. 즉, 새로운 고장 사례가 입력되었을 때에 본 연구에서 구축된 시스템에서는 먼저 해당 클러스터를 판별한 후 그 클러스터에 적합한 사례기반 시스템으로 고장진단을 하게 되는 것이다. 그 결과, 하나의 사례기반 시스템을 구축하였을 때보다 수행시간이 감소하였으며, 적중률도 향상되었다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05d
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pp.1109-1114
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2002
본 논문에서는 멀티 에이전트 모델에서의 정보 검색 서비스 지원에 있어 이동 에이전트의 이주 호스트(이하 노드) 자동 탐색, 이주 순위 결정 및 검색 적중률 분석을 통한 보다 정확한 정보 서비스 지원을 위해 메타 데이터를 이용한 네이밍 에이전트를 설계한다. 기존의 이동 에이전트 시스템에서는 이동 에이전트가 이주할 노드의 IP와 포트번호 또는 CORBA 구현 저장소에 등록된 구현 객체의 이름 등을 사용자가 직접 지정해주어야 함으로써, 이주 대상 노드에 대한 구현 객체 연결을 위해 물리적인 정보들을 반드시 알고 있어야 하는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 각 네이밍 서비스별로 구현 객체 관련 정보들을 메타 데이터 테이블에 저장 및 관리하고, 사용자 입력 검색 키워드에 대한 해당 구현 객체의 객체 참조자를 반환하는 네이밍 에이전트를 설계한다. 설계된 네이밍 에이전트는 메타 데이터를 이용하여 정확한 정보 검색을 수행하기 위한 노드 이주를 지원하고, 이를 통해 다양한 사용자의 요구에 따른 정보 검색 정확도의 향상은 물론 이동 에이전트의 순회 검색 수행 시간의 단축 및 한정된 네트웍 환경에서의 트래픽 감소를 유도한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.10a
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pp.85-89
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2004
최근 몇 년 동안 사람들의 고유한 생리적인 특징을 이용한 생체 인식은 새로운 학문으로서 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. Hand-Geometry는 생체 인식의 확인 그리고 취득의 편리 때문에 식별 그리고 확인을 위하여 사용되고 있다. 그러므로, 본 논문은 이러한 특징을 가지는 손의 기하학적인 Hand-Geometry 인식 시스템을 제안하고자 한다. 해부학적인 관점에서, 인간의 손은 길이, 폭, 두께, 기하학적인 모양, 손바닥의 모양, 그리고 손가락들의 기하학적인 모양까지 특성으로 나타내어 질 수 있다. 그러나 특징 데이터 가운데 사용자의 Hand-GeoMetry의 특징에 따라 길이 데이터가 변하는 것을 실험적으로 발견하였다. 따라서 이와 같은 가변적인 길이 데이터를 안정화시키기 위하여 본 논문에서는 길이 데이터의 기준점을 손톱 아래 점으로 정하고, GA를 적용하여 보다 안정된 특징점을 추출하였다. 본 논문에서 제안한 Hand-Geometry 인식 시스템은 성인 20명의 개인에 대해 100개의 측정 데이터에 기인한 확인 결과를 제시한다. 인식 과정은 320$\times$240의 이미지로 실험하였고 인식 과정의 결과는 95 %의 적중률과 0.020의 FAR로 나타났다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2017.01a
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pp.143-144
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2017
최근 그래픽 처리 장치는 DRAM에 대한 접근을 줄이고자 여러 메모리 계층을 사용하고 있다. GPGPU의 L2 캐쉬는 요청 데이터의 타입에 따라 별도로 접근하는 L1 메모리와 다르게 레이턴시가 긴 DRAM에 접근하기 전에 모든 데이터 타입이 접근 가능한 캐쉬이다. 본 논문에서는 애플리케이션에서 명시하는 다양한 데이터 타입에 대하여 접근 및 적재를 허용하는 L2 캐쉬를 오직 텍스쳐 데이터만을 허용하도록 하여 변화하는 성능을 분석하고자 한다. 본 실험을 위해 텍스쳐 데이터 이외의 데이터 타입은 L2 캐쉬를 바이패스하여 바로 DRAM에 접근하도록 구조를 변경한다. 실험을 통한 분석 결과 텍스쳐 데이터만을 허용하는 경우 대부분의 벤치마크에서 성능 감소가 발생하여 기존 구조대비 평균 5.58% 감소율을 확인하였다. 반대로, 본 논문의 실험 환경에서의 L2 캐쉬의 적중률이 낮은 애플리케이션인 needle은 불필요한 L2 접근을 바이패스 함으로써 전체적인 성능 증가를 이끌어낸 것으로 분석된다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10c
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pp.235-237
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1999
초고속 정보통신망을 비롯한 정보 인프라의 구축이 확대하면서 인터넷을 비롯한 다양한 정보 서비스들이 활성화되고 있다. 최근 인터넷의 사용자 수가 크게 증가함에 따라 웹 서버에 걸리는 부하와 통신망의 트래픽이 급증하고 있으며, 이들은 응답시간을 지연시키는 주요 요인이 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 인기 있는 정보는 클라이언트에 가까이 위치한 프록시 서버에 캐슁함으로써 웹서버의 병목현상을 완화시키고, 통신망의 트래픽을 줄이며, 서비스 응답시간을 줄일 수 있다. 또한 여러 프록시 캐쉬들에 저장된 정보들을 클라이언트들이 공유함으로써 인터넷 성능을 보다 향상시킬 수 있다. 이 논문에서는 실제 웹 트레이스를 이용한 시뮬레이션을 통하여, 프록시 캐쉬들을 계층적으로 접속한 인터넷 환경에서 캐쉬 크기에 대한 캐쉬 적중률을 분석하였다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.3
no.1
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pp.217-233
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1998
조직 전반에 걸쳐 급격한 변화를 초래하는 경영혁신작업의 성공요인을 대기업에 비해 상대적으로 자금력, 기술력, 인적자원이 부족한 중소기업을 대상으로 실증적인 검증과정을 거쳐 성공요인을 분석하였다. 본 연구에서는 두 가지 목적이 있다. 첫째, 경영혁식작업을 성공적으로 이끄는 조직.관리적인 요인들을 조사했다. 분석대상요인들은 조직구조, 문화, 최고경영자의 의지 그리고 경영혁신작업을 지원하기 위한 관리제도상의 변화 등이 포함된다. 두 번째의 목적은 "상대적인 성공"과 "상대적인 실패" 집단으로 분류하여 조사된 성공요인 중에서 어느 요인이 핵심 성공요인인지를 나타내고자 한다. 또한 , 핵심성공요인으로 판별함수를 도출한 후 성공과 실패집단분류에 대한 적중률이 얼마나 되는지를 조사하였다. 한국의 44개 중소기업을 대상으로 한 연구결과, 성공요인으로는 자율적인 기업문화, 최고 경영자의 의지 그리고 관리제도상의 변화로 나타났다. 특히,최고 경영자의 의지와 관리제도상의변화가 핵심성공요인으로 확인되었다.의변화가 핵심성공요인으로 확인되었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04a
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pp.621-623
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2000
대규모 분산 공유메모리 다중처리기는 공유메모리 접근 지연시간이 크다는 약점을 지니고 있다. 이러한 다중처리기에서 모든 메모리 요청이 홈노드를 통해 이루어지는 디렉토리 기반의 캐쉬 일관성 유지 기법의 사용은 메모리 접근 지연시간을 더욱 크게하는 요인으로 작용한다. 뿐만 아니라 메모리 접근 지연시간은 시스템의 규모가 커질수록 전체 성능에 중요한 요소로 작용하므로, 대규모 시스템에서 이를 줄이기 위해서 많은 연구들이 있었다, 본 논문에서는 메모리 읽기 지연시간을 줄이는 새로운 캐쉬 일관성 유지 기법을 제안한다. 제안된 기법은 적응적 메모리 갱신을 이용하여 구현되었다. 적응적 메모리갱신은 홈노드의 메모리를 미리 갱신함으로써 읽기 접근 지연시간을 줄이는 방법이다. 이를 위해서 홈노드는 메모리 접근 유형을 분석해야 한다. 대부분의 공유메모리 접근은 일정한 유형을 지니므로 이를 토대로한 홈노드의 갱신은 높은 적중률을 보인다. 제안된 프로토콜의 성능을 측정하기 위하여 모의실험을 하였다. 모의실험 결과는 제안된 프로토콜에서 읽기 지연시간과 실행시간이 감소하는 것을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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